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基于粗集理论的数据挖掘方法研究

专 业: 系统分析与集成
关键词: 数据挖掘 粗集理论
分类号: TP301
形 态: 共 41 页 约 26,855 个字 约 1.285 M内容
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内容摘要


该文介绍了粗集理论及数据挖掘的产生和发展以及研究现状,然后概述了数据挖掘的主要技术和粗集理论基础。

在此基础上讨论了粗集约简,并设计了基于相对区分表的属性约简算法(RA1),属性约简的判定算法(JRA),基于相对区分表的归纳属性约简算法(RA2)。

给出了基于粗集理论的数据挖掘的一般步骤及一个例子。

接着提出了一个基于粗集扩展模型的数据挖掘算法(MDA-RS)。

最后设计了一个数据挖掘系统原型……

全文目录


文摘
英文文摘
1引言
1.1粗集理论简介
1.1.1粗集理论的产生和发展
1.1.2粗集理论的研究现状
1.2数据挖掘的研究状况
1.3基于粗集的数据挖掘系统
2数据挖掘技术概述
2.1属性选择方法
2.2属性离散化方法
2.3实例选择方法
2.4分类算法
2.4.1决策树
2.4.2 AQ
2.4.3 Bayes方法
2.4.4神经网络
2.5聚类算法
2.6关联规则
2.7组合学习方法
2.8文本和web挖掘
3粗集理论基础
3.1知识表示系统和决策系统
3.2粗集基本概念
3.3扩展模型
3.3.1可变精度模型VPRS
3.3.2相似模型
4粗集约简和基于粗集的数据挖掘
4.1粗集的约简
4.1.1决策表约简
4.1.2一个基于区分矩阵和逻辑运算的属性约简算法及其改进
4.1.3基于相对区分表的属性约简算法
4.2基于粗集的数据挖掘步骤
4.3一个基于粗集扩展模型的数据挖掘算法DMA-RS
4.3.1扩展模型及理论基础
4.3.2算法实现
5数据挖掘系统原型
5.1数据挖掘模型CRISP-DM
5.2数据挖掘系统原型
6结束语
参考文献

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中图分类: > TP301 > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 一般性问题 > 理论、方法

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